图像识别深度学习主流方案平台比较
嵌入式AI主要用于图像识别和语音识别，图像识别主要用于工业、自动化、医疗等行业。以医疗行业为例，由于医疗保健行业大量使用大数据及嵌入式人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外嵌入式人工智能还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。嵌入式人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。（嵌入式AI图像识别市场数据来源参考）
多家半导体厂商已经推出嵌入式AI平台，比如
- 华为海思今年4月份发布的Hi3559A，这个样品超过100美金/片
- 集成寒武纪AI核（遗憾不是最新的版本，因为最近寒武纪又发布最新的AI版本，同时还集成大名鼎鼎Cadence的 4核DSP）；
- 赛灵思Xilinx的FPGA—— Zynq 7020，ZU2CG开发难度大，价格不菲，还有其他家的ARM+FPGA方案也不便宜，开发难度也不小；
- 英伟达的GPU——JETSON TX2，TX2核心板英伟达自己生产，价格太贵，不适合产品小型化生产；
- TI 的TDA2x系列和DAVINCI系列最新的DM505，以及后续的版本，专注辅助驾驶ADAS，他的64bit浮点DSP C66X+EYE也支持深度学习（不要小瞧EYE，深度学习一个EYE比2个C66X 浮点DSP还强），不过功耗太高，软件资源也不好搞到，海掏买美国D3公司DEMO板价格不菲，而且没技术支持开发周期过长,价格也不便宜。
- Intel的Movidius Myriad 2，在软件资源方面,Intel推出神经计算棒的免费NCSDK，这个软件资源让很多公司看到嵌入AI领域的希望，很多公司都在嵌入式开发板树莓派3上面加这个神经计算棒学习。
华为海思Hi3516A/D + VPU和Hi3519V101+VPU，因为海思Hi3516A/D和Hi3519V101支持H.264/H.265编解码，带有ISP，还带有一个IVE（智能视频分析算法加速器，确切的说是传统机器视觉算法加速器），然后再加上Intel Movidius 这个支持深度学习的VPU，就是上海速嵌智造的可深度定制开发的ARM+VPU深度学习平台。也就是说同时支持传统机器视觉算法+深度学习算法，而且还支持H.265编解码。
海思Hi3516A/D和Hi3519V101的IVE支持的功能太过技术细节，将另文讲述。
Movidius Myriad 2 VPU (Vision Processing Unit——视觉处理器)被称作为“第三次影像革命的开端”的芯片方案。Movidius 已经被Intel收购，Intel Movidius Myriad 2 VPU可在不同目标应用中提供低功耗、高性能的视觉处理解决方案，其中包括嵌入式深度神经网络、位姿估计、室内导航、3D深度感应、3D制图（3D扫描建模），视觉惯性测距，以及手势/眼部跟踪，基于深度学习的环境感知。
安防巨头海康和大华把Movidius Myriad 2(MA2450)视觉处理单元应用于视频监控摄像头，在完成监控和录制等传统任务外，提供人群密度监测、立体视觉、面部识别、人数统计、行为分析以及检测非法停放车辆等先进的视频分析功能。Myriad 2为大疆最近发布的首款迷你无人机Spark提供了视觉智能技术，大批量生产。
这颗芯片被一分为二，其中一部分有12个SHAVE 128位处理器，专为影像处理负载做优化，每颗都运作在600MHz的频率下，而且有超频潜能，第一代的180MHz显然是不够看的；与这些处理器相匹配的是Movidius称之SIPP过滤器（Streaming Inline Processing Pipeline filters）的硬件加速器——可完成一些预设的影像处理任务，比如将来自不同类型摄像头的数据融合到一起，或者将多个视频内容接合到一起；另外还有2个32位RISC处理器用于芯片管理，这就是LEON4(LEON是一款32位RISC处理器，支持SPARC V8指令集，由欧洲航天总局旗下的Gaisler Research开发、维护，目的是摆脱欧空局对美国航天级处理器的依赖。LEON的主要产品线包括LEON2、LEON3、LEON4)。SHAVE这一端对原始影像数据做计算处理，OEM厂商可以选择不同的方案；SIPP则可协力处理通常任务；集中型的寄存器结构令芯片两侧可同时对相同的数据做处理。这些对于降低延迟是相当有价值的。
鉴于这样的架构设计，Myriad 2 VPU芯片面积是6.5mm，厚度1mm，具体的性能则是可以48fps的帧率同时处理来自12个1300万像素摄像头的数据，以60fps拍摄4K视频自然也是毫无压力，功耗低于0.5W(台积电28nm HPC工艺)。按照El-Ouazzane的说法，相比能够提供同等效果的GPU，Myriad 2的功耗低了最少10倍。
深度学习框架方面，支持Caffe,Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个清晰、高效的开源深度学习框架，核心语言是C++，支持命令行、Python和Matlab接口，既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。同时也支持Google的TensorFlow。所以C/C++、Python程序员可以快速切入深度学习的架构去工作。前面提到的Intel Movidius神经元棒，包括他们提供的免费NCSDK软件包，可以满足那些C/C++程序员、Python程序员轻松在WIN下直接开发AI软件，也可以在ubuntu下直接开发软件，很方便，而在嵌入式前端，同样也可以支持NCSDK软件包，熟悉Caffe和TensorFlow应该很快上手进行算法优化和设计。
而2017年推出的Movidius Myriad X(MA2485)将提供十倍于Myriad 2同样功率范围内深层神经网络(DNN)的性能。
嵌入式AI MA2485
Myriad X 有4个可C编程的128位VLIW矢量处理器和可配置的MIPI通道，并扩展了2.5 MB的芯片内存和更多的固定功能成像/视觉加速器。就像在Myriad X中发现的一样，Myriad X的矢量单位都是专有的SHAVE (流混合的架构矢量引擎)处理器，对计算机视觉工作负载进行了优化。Myriad X也支持最新的LPDDR4，MA2085变体只配置了外部存储器接口。
Myriad X的另一个新功能是4K硬件编码，4K在30Hz(H.264/H.265)和60 Hz(M/JPEG)支持。从接口上看，Myriad X带来了USB 3.1和PCIe 3.0支持，这两个都是Myriad VPU家族新支持的接口。与Myriad 2一样，所有这些都是在同一个小于2W的功率范围中完成的，更具体地说是在1W以内，使用台积电16nm FFC工艺。所以说，在如此低功耗下就能完成很多视频处理和深度学习，前面提到的几个平台根本无法做到。
从目前前端图像识别市场反馈的角度看，这个Myriad 2 VPU(MA2450) 和 Myriad X VPU(MA2485)芯片出货量比较大。在开发板-学习板方面，树莓派3+可以直接拿神经计算棒进行深度学习算法开发。如果是产品设计，速嵌智造推荐ARM + VPU方案可以快速定制开发出产品。我们在HI3516D+VPU和Hi3519V101+VPU板上测试：
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